Библиотека Python разработчика | Книги по питону

If you have a CPU-heavy task and want to utilize all the cores you have, then multiprocessing.Pool is for you. It spawns multiple processes and delegates tasks to them automatically. Simply create a pool with Pool(number_of_processes) and run p.map with the list of inputs. In : import math In : from multiprocessing import Pool In : inputs = [i ** 2 for i in range(100, 130)] In : def f(x): ...: return len(str(math.factorial(x))) ...: In : %timeit [f(x) for x in inputs] 1.44 s ± 19.2 ms per loop (...) In : p = Pool(4) In : %timeit p.map(f, inputs) 451 ms ± 34 ms per loop (...) You can also omit the number_of_processes parameter, the default value for it is the number of CPU cores on the current system.

Подборка каналов для IT специалистов 🎯 Системное администрирование 📌 https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало) https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://t.me/i_odmin Все для системного администратора https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. Вакансии 📌 https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор https://t.me/progjob Вакансии в IT Чат программистов📌 https://t.me/developers_ru Excel лайфхак📌 https://t.me/Excel_lifehack GitHub Сообщество 📌 https://t.me/Githublib Интересное из GitHub CodePen 📌 https://t.me/codepen_1 Сообщество пользователей CodePen Базы данных (Data Base) 📌 https://t.me/database_info Все про базы данных Программирование Python 📌 https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍 https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском Мобильная разработка: iOS, Android 📌 https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка Фронтенд разработка 📌 https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков Java разработка 📌 https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика Разработка игр 📌 https://t.me/game_devv Все о разработке игр Библиотеки 📌 https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus https://t.me/java_360 Книги по Java Rus https://t.me/python_360 Книги по Python Rus https://t.me/programmist_of Книги по программированию https://t.me/proglb Библиотека программиста https://t.me/bfbook Книги для программистов БигДата, машинное обучение 📌 https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning Программирование 📌 https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию QA, тестирование 📌 https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика Шутки программистов 📌 https://t.me/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров https://t.me/arhitekturamira World Architecture Английский 📌 https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля Математика 📌 https://t.me/Pomatematike Канал по математике Арбитраж трафика 📌 https://t.me/partnerochkin CPA и арбитраж трафика Крипта 📌 https://t.me/bitkoinoff Новости криптовалют DeepFake 📌 https://t.me/deepfakenow Публикуем deepfake видео Мир технологий 📌 https://t.me/mir_teh Видео из мира технологий

Курс «Английский для разработчиков» от Яндекс Практикума Для тех, кто хочет изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Рассчитан на специалистов с опытом от года и уровнем английского Intermediate или Upper-Intermediate. Обучение построено не вокруг абстрактной теории, а вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков: ✋Стендапы. Подготовитесь обсуждать задачи, задавать вопросы и просить о помощи. 👨‍💻 Работа с заказчиками. Научитесь презентовать решения, говорить про баги и фичи. 📣 Митапы. Сможете понимать на слух доклады и выступать сами. 😎 Собеседования. Научитесь рассказывать про свой опыт, понимать вопросы и тактично переспрашивать. 👯 Неформальное общение с коллегами. Сможете рассказать о своих интересах, опыте, планах на будущее. 💻 Код-ревью. Сможете описать сделанное, дать обратную связь, тактично отстоять своё мнение. Запишитесь на бесплатную консультацию. Определим ваш уровень языка, расскажем про обучение и ответим на все вопросы

One of the most inconsistent part of the Python syntax is tuple literals. Basically, to create a tuple you just write values separated by commas: 1, 2, 3. OK, so far, so good. What about tuple containing only one element? You just add trailing comma to the only value: 1,. Well, that’s somewhat ugly and error prone, but makes sense. What about empty tuple? Is it a bare ,? No, it’s (). Do parentheses create tuple as well as commas? No, they don’t, (4) is not a tuple, it’s just 4. In : a = [ ...: (1, 2, 3), ...: (1, 2), ...: (1), ...: (), ...: ] In : [type(x) for x in a] Out: [tuple, tuple, int, tuple] To make things more obscure, tuple literals often require additional parentheses. If you want a tuple to be the only argument of a function, that f(1, 2, 3) doesn’t work for an obvious reason, you need f((1, 2, 3)) instead.

In Python, each value has a boolean value. It is implicitly cast when you use if, bool, not etc. False objects are None, False, 0 of any type, and empty collections: "", [], {} etc., including custom collections with the __len__ method as long as __len__ returns 0. You can also define custom truth value testing for your objects, the __bool__ magic method is there for this: class Rectangle: def __init__(self, width, height): self._w = width self._h = height def __bool__(self): return bool(self._w and self._h) In : bool(Rectangle(2, 3)) Out: True In : bool(Rectangle(2, 0)) Out: False In : bool(Rectangle(0, 2)) Out: False Mind, that __bool__ is called __nonzero__ in Python 2.

Обработка естественного языка в действии Хобсон Лейн, Ханнес Хапке, Коул Ховард (2020) Последние достижения в области глубокого обучения позволяют создавать приложения, с исключительной точностью распознающие текст и речь. Что в результате? Появляются чат-боты, ведущие диалог не хуже реальных людей, программы, эффективно подбирающие резюме под заданную вакансию, развивается превосходный предиктивный поиск, автоматически генерируются аннотации документов. Благодаря новым приемам и инструментам, таким как Keras и Tensorflow, сегодня возможно как никогда просто реализовать качественную обработку естественного языка (NLP). «Обработка естественного языка в действии» станет вашим руководством по созданию программ, способных распознавать и интерпретировать человеческий язык. В издании рассказано, как с помощью готовых пакетов на языке Python извлекать из текста смыслы и адекватно ими распоряжаться. В книге дается расширенная трактовка традиционных методов NLP Скачать 👉 @python_360

Написание быстрых асинхронных HTTP-Запросов с Python https://uproger.com/napisanie-bystryh-asinhronnyh-http-zaprosov-s-python/ 👉 @python_real

День открытых дверей направления «Программирование». Бесплатное мероприятие от Яндекс Практикума для тех, кто хочет получить профессию в сфере программирования, но не знает, с чего начать. 30 мая (пн) в 17:00 по Москве Зарегистрироваться

Two things in Python can be confused: iterables and iterators. Iterables are objects that can be iterated, i. e. there is a way to extract some values from that object, one by one, probably infinitely. Iterables are usually some collections like arrays, sets, lists, etc. There are two ways an object can become a proper iterable. The first one is to have __getitem__ method: In : class Iterable: ...: def __getitem__(self, i): ...: if i > 10: ...: raise IndexError ...: return i ...: In : list(Iterable()) Out: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] The second way is to define __iter__ method that returns an iterator. An iterator is an object with a __next__ method that returns next value from the original iterable once called: In : class Iterator: ...: def __init__(self): ...: self._i = 0 ...: ...: def __next__(self): ...: i = self._i ...: if i > 10: ...: raise StopIteration ...: self._i += 1 ...: return i ...: ...: class Iterable: ...: def __iter__(self): ...: return Iterator() ...: ...: In : list(Iterable()) Out: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] Usually, an iterator also has an __iter__ method that just returns self: it allows iterator to be iterated too, that means that most of the iterators are also iterables.

Облегчите перебор нескольких списков с помощью zip() С помощью встроенной функции zip() мы можем все немного упростить. Обратите внимание: функция zip() возвращает zip-объект, но с помощью приведения типов вы можете преобразовать его — например, с помощью list(), tuple() или dict(). Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Страшные истории о релокации 🙀 Про тех, кто не относился серьёзно к вопросам интеллектуальной собственности Про разработчика, который не знал Разработчик переехал из России в Европу, но не узнал, как распределяются права на служебные разработки в этой стране. Разместил написанный на работе код на гитхабе, потому что уж очень он хорош, после чего получил от работодателя иск на круглую сумму и проиграл его в суде 🤡 Про компанию, которая не подумала Предприниматель перевёз компанию из Росси в Европу, а все права на софт и бренд забыл на Родине. Через несколько лет к нему пришли инвесторы и хотели дать денег, но… не дали. Не смог подтвердить наличие прав 🤡 Хотите больше страшных историй и рецептов, как защититься от них? 🗓 26 мая (четверг), 19:00 мск 📍 Телеграм-канал RelocationDEV 💬 Митап о релокации интеллектуальной собственности. Будет полезен и разработчикам, и предпринимателям. 👨‍⚖️ Спикер — Антон Ендресяк, старший IP/IT юрист в CLAIMS, соведущий подкаста «Копикаст», ведёт проекты для Gaijin, Accenture, CarX technologies, Heineken, Gazprom. ____ ❓Интересна вам эта тема? Ставьте большой палец вверх или вниз.

Python: объединение списков или конкатенация В этой статье мы рассмотрим различные методы конкатенации списков в Python. Списки в Python служат для хранения элементов одного типа и выполнения операций над ними. Конкатенация – это процесс объединения элементов одной структуры данных. Способы конкатенации списков в Python ниже. @BookPython

There are two built-in functions that let you analyze iterables without writing trivial and redundant ifs. These are all and any. any returns True if some of the values are true; all returns True if all of them are. all returns True for an empty iterable while any returns False in that case. Both functions are usually useful while used together with list comprehensions: package_broken = any( part.is_broken() for part package.get_parts() ) package_ok = all( part.ok() for part package.get_parts() ) any and all are usually interchangeable thanks to De Morgan's laws. Choose one that is easier to understand.

Хочешь узнать как построить успешную карьеру в IT, не натолкнувшись на «подводные камни» и забрать бесплатный подарок? Тогда подключайтесь на бесплатную онлайн-трансляцию, где опытный и начинающий IT-специалисты будут отвечать на вопросы о своей работе, а зрители — определять, чье мнение интереснее. На трансляции вы узнаете: — В чём реальные плюсы и минусы карьеры в IT? — Что ждёт людей, которые собираются переходить в IT? — Что самое сложное в работе начинающего и опытного IT-специалиста? — Как быть и оставаться востребованным? — Где лучше актуализировать свои знания? — Какие тренды сейчас главные в сфере? Также вы сможете оставить свои вопросы — на самые интересные из них гости ответят в прямом эфире! Не упусти возможности погрузиться в сферу IT, регистрируйся на трансляцию и забирай подарки от ЛитРес: https://clck.ru/hcfUu

Python allows you to dynamically change a class of an already created object. It's simple as that: obj.__class__ = AnyClass Though it's probably a bad idea to use such tricks as part of your regular architecture, it can be extremely useful during debugging. Here is how you can track all attribute accesses of an object without modifying its original code: class User: def __init__(self, name): self._name = name def to_str(self): return '<{}>'.format(self._name) class LoggedUser(User): def __getattribute__(self, attr): print('`{}` accessed'.format(attr)) return super().__getattribute__(attr) u = User('lol') u.__class__ = LoggedUser print(u.to_str())

Creating PDF Invoices in Python with pText https://stackabuse.com/creating-pdf-invoices-in-python-with-ptext/ 👉 @python_real

Подборка каналов для IT специалистов 🎯 Системное администрирование 📌 https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало) https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://t.me/i_odmin Все для системного администратора https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. Вакансии 📌 https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор https://t.me/progjob Вакансии в IT Чат программистов📌 https://t.me/developers_ru Excel лайфхак📌 https://t.me/Excel_lifehack GitHub Сообщество 📌 https://t.me/Githublib Интересное из GitHub CodePen 📌 https://t.me/codepen_1 Сообщество пользователей CodePen Базы данных (Data Base) 📌 https://t.me/database_info Все про базы данных Программирование Python 📌 https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍 https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском Мобильная разработка: iOS, Android 📌 https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка Фронтенд разработка 📌 https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков Java разработка 📌 https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика Разработка игр 📌 https://t.me/game_devv Все о разработке игр Библиотеки 📌 https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus https://t.me/java_360 Книги по Java Rus https://t.me/python_360 Книги по Python Rus https://t.me/programmist_of Книги по программированию https://t.me/proglb Библиотека программиста https://t.me/bfbook Книги для программистов БигДата, машинное обучение 📌 https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning Программирование 📌 https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию QA, тестирование 📌 https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика Шутки программистов 📌 https://t.me/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров https://t.me/arhitekturamira World Architecture Английский 📌 https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля Математика 📌 https://t.me/Pomatematike Канал по математике Арбитраж трафика 📌 https://t.me/partnerochkin CPA и арбитраж трафика Крипта 📌 https://t.me/bitkoinoff Новости криптовалют DeepFake 📌 https://t.me/deepfakenow Публикуем deepfake видео Мир технологий 📌 https://t.me/mir_teh Видео из мира технологий

Регулярные выражения (REGEX) Регулярные выражения — более гибкий способ нахождения подстрок в строках. В Python есть встроенный модуль, позволяющий работать с регулярными выражениями, — re. Модуль re содержит функцию search, которая позволит вам найти подстроку Если вам нужны сложные сопоставления, например, учет регистра — этот метод подойдет вам лучше всего. Но у него есть и недостатки: сложность и скорость работы. То есть, в простеньких задачах его лучше не использовать. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Чат программистов 👉 @developers_ru

if 'port' not in config: config['port'] = 80 port = config['port'] Setting default values to dictionaries can be done more elegant: config = config.setdefault('port', 80) setdefault sets the new value unless some value is already set. It also returns the new stored value whether it was changed or not: In : config = {} In : config.setdefault('port', 80) Out: 80 In : config.setdefault('port', 443) Out: 80